Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Bedrock
明けましておめでとうございます! AWS Weekly Roundup: 2025 年のテクノロジーに関する予測、Llama 3.3 70B、Stable Diffusion 3.5 Large、カスタム請求ビューなど (2025 年 1 月 6 日)
明けましておめでとうございます! 私たちは、テクノロジーがインスピレーションに富む方法で人間の創意工夫を強化す […]
Amazon Nova のご紹介: フロンティアインテリジェンスと業界をリードする料金パフォーマンス
12 月 3 日、最先端インテリジェンスと業界トップクラスの価格パフォーマンスを実現する新世代の最先端基盤モデ […]
三協立山株式会社様の AWS 生成 AI 活用事例:議事録作成時間を 75% 削減する生成 AI アシスタントを1か月でリリース
本ブログは、三協立山株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 三 […]
変数と JSONata を使った AWS Step Functions での開発者エクスペリエンスの簡素化
AWS Step Functions において、変数と JSONata データ変換が導入されました。変数により、開発者は 1 つのステートでデータを割り当て、その後のステップで参照できるようになり、複数の中間ステートを経由してデータを受け渡す必要がなくなったため、ステートのペイロード管理が簡素になります。オープンソースのクエリおよび変換言語である JSONata により、日付と時刻の書式設定や数学的演算などの高度なデータ操作と変換できるようになりました。
【寄稿】アオラナウ株式会社、AWSのGenUを活用した社内RAGシステムで技術調査業務の効率化を実現
はじめに 生成 AI の活用が企業の競争力を左右する時代となっています。しかし、PwC 社の 生成AIに関する […]
Stable Diffusion 3.5 Large が Amazon Bedrock でご利用いただけるようになりました
AWS re:Invent 2024 で事前発表した通り、Amazon Bedrock の Stable Di […]
Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項
AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。
責任ある AI に関する新しいツール、機能、リソースにより AI の信頼を促進する
信頼が AI 導入の礎となる中、私たちは AWS re:Invent 2024 で責任ある AI に関する新しいツール、機能、リソースの発表をお知らせします。これらは、私たちの AI サービスとモデルの安全性、セキュリティ、透明性を向上させ、お客様自身の責任ある AI の取り組みをサポートします。
生成 AI を活用して、店舗とオンラインショッピングの体験を新たなレベルへ
現代の小売業では、オンラインと店舗の買い物体験を融合させ、顧客により豊かな購買体験を提供することが求められています。Mad Mobileは、Amazon Bedrockを活用した生成AIコンシェルジュソリューションを開発し、店舗スタッフが顧客の購買履歴や好みを瞬時に把握できるようにしました。この技術により、店員は顧客一人一人に合わせたパーソナライズされた提案や接客が可能となり、顧客体験を大幅に向上させることができます。
生成 AI を活用してプレイヤーやプレスのゲームレビューを分析する
ゲーム開発者、ゲームスタジオ、パブリッシャーは、ゲームレビューの急激な増加と多様化によって、レビューの評価に大きな課題を抱えています。こういった変化に効率的に対処して最も重要な問題に注力できるよう、フィードバックを分類し優先順位付けする強固なシステムを開発者は必要としています。これは特に小規模なスタジオにとって課題となっており、限られたスタッフと財務リソースで大量のフィードバックを管理することに苦労しています。
この記事では、Amazon Bedrock を使用してゲームレビューのアップロード、処理、分析、要約を行うことができるサーバーレスソリューションの構築方法を説明します。この例ではゲームレビューに焦点を当てていますが、このアプローチは他の分野のレビューの分析と要約にも応用できます。